【WRC大咖论道】对话——机器人人才：塑造未来智能社会的基石

2024世界机器人大会以“共育新质生产力 共享智能新未来”为主题，为期三天的主论坛和26场专题论坛上，416位国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家聚焦前沿技术、产业动向和创新成果，深入研讨人工智能与机器人技术深度融合带来的新趋势、新机遇，共同打造了一场十分精彩的机器人领域前沿观点盛宴！

在8月23日下午的主论坛上展开了一场以“机器人人才：塑造未来智能社会的基石”为主题的对话，对话由加拿大工程院院士，南方科技大学讲席教授孟庆虎主持，日本千叶工业大学教授王志东，美国德克萨斯州立大学教授陈和平，清华大学研究员、RoboCup中国委员会委员赵明国，山东大学教授宋锐，上海鲸鱼机器人科技有限公司董事长、首席执行官费旭锋参与对话。

数说2024世界机器人大会

论坛

26 家国际支持机构

3 大主题 26 场专题论坛

416 名国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家

74 位国外嘉宾及港澳台嘉宾参会

线上线下听众达 160万 人次

展览

27 款人形机器人集中亮相

首发新品 60 余款

近 170 家参展企业 600 余件参展产品

参观人数近 25万 人次

大赛

全球 10 余个国家和地区的 7000 余支赛队

 13000 余名参赛选手

每天参赛人数 4000 余人

媒体关注

近 400 家国内外媒体

短视频平台话题播放量达 2.9亿

对话——机器人人才：塑造未来智能社会的基石

以下是对话内容实录 

孟庆虎：我们今天的话题主要是机器人人才，人才是塑造未来智能社会的基石，我们首先请王教授回答一下机器人的人才培养和其它领域的人才培养有什么不同？

王志东：谢谢让我回答这个问题。作为机器人的人才教育，在座的都是机器人相关领域的老师或者产业界的人士，对这个非常的关心。在教育上，基本的想法我觉得是和别的工科教育完全一样的，但是和别的工科最大不同的一点，就是我们是跨学科多学科的。

像我在日本千叶工业大学，我稍微介绍一下，我们是18年前新建的学科，所以在新建这个学科的时候，包括大家都是电子的、控制的、机械设计的和一些人工智能相关的教授，组织了12个研究室，这个时候就有把多学科融合起来建设，不能等你学完微积分以后才开始学这个东西，那就来不及了。

所以我们做一个跨学科的教育，机器人是最大的特点，这个跨学科里头，保不准这个方向或者那个方向最近有些break思路，现在DeepAI很前进，所以你一定要在教育上把这些内容都加入到你的教程里头，这是我们最大的一个特点，我们也不能预计十年以后我们的教材该是什么样，因为这个发展会更快。

孟庆虎：你们那个系名字就叫机器人是吧？

王志东：我们系叫未来机器人，将来机器人会是什么样，在刚建系的时候，包括有一个研究室是专门做声音的人机对话的这方面，所以他讲它是最未来的。但是随着DeepLearning这部分不断的成熟，所以你现在就开始走新的方面，怎么把机器人带入人的生活里头去。

孟庆虎：你们当时建系的时候所说的未来机器人，现在来了吗？

王志东：未来这个词我想的是还没有来，所以叫它未来，当年的未来现在还没有来，但是有很多东西，我们已经把它作为我们所有的基础在里面，所以最强的第一个是声音的识别，14年前，声音识别还是很辛苦的一件事，现在都能做这个东西。第二个是图像处理，但是将来还有很多东西在Challenge，特别是机器人也是将来很强的一个方向，还有生物模仿这些东西，是18年前的未来也是现在的未来。

孟庆虎：所以机器人的人才培养和其它领域也没有太大的区别，是吧？

王志东：没有太大的区别，但这是一个广泛的多学科融合型的教育方式，不断地随着技术变化更新自己的未来。

孟庆虎：陈教授，第二个问题。在您看来未来5-10年机器人人才需求主要有哪些？

陈和平：我们看到机器人现在蓬勃发展，市场包括机器人占有量在世界上包括中国占有量很大。所以机器人人才这方面需求量也是很大。刚才王教授说了机器人是跨学科的专业，需要方方面面的人才，不光是顶端人才，像很多系统设计、系统调试、安装、运维方面的人才都需要。所以机器人对人才需求是多层次多方面。随着机器人发展，这方面人才需求量会越来越大，包括运维，不光是工业机器人应用需要运维、编程，将来发展到人形机器人也是同样的，这方面人才需求量也是很大。

其次，比如说工业应用上我们要设计一条生产线，所以需要设计人员。像王教授说的是跨学科的，需要机械、电气、计算机还需要系统工程，方方面面人才都需要。另外还需要机器人集成，还有调试，这方面需要很多的人才，将来这个市场是非常广阔的。

孟庆虎：那对于现在在高中或者马上进入大学学习的人来说，您有什么建议，他们应该做什么准备，5年、10年以后，他们大学毕业或者研究生毕业以后能够更有利地进入机器人行当。

陈和平：像王教授说的一个跨学科的专业，所以进到机器人里面，首先有这个动力有这个兴趣做这件事情，跨学科就是方方面面都要涉列，机械、电气、软件还有系统工程这方面，所以对于本科生来说可能是很大的挑战。如果我们能够有动机、信心克服挑战，相信未来对我们个人成长或者在事业上会有很大的帮助。

王志东：我再补充一个小的，在人才方面，大家参加世界机器人大会，看到很多新的机器人做出来，陈教授也介绍了我们要怎么设计，怎么把系统improvement到社会里去，这是很大的部分。

5年、10年以后，将来还有新的行业，机器人的维修。所有人形机器人到你们家以后，将来它的关节稍微动得不好，像送到汽车行的维修行一样要维修，但你不能像汽车一样拿一个螺钉解下来。所以刚才我们还和另外一位教授说，不光医疗机器人要为人做手术，可能将来我们要开发一种机器人，医疗机器人细的能走到机器人的身体里面，去看它里面的内容。

所以整个在开发维护机器人系统行业，这其实也是将来很有兴趣的。当然机器人不断更新，所以这个行业也会不断地有新的知识进来，能够不断成长，这个行业肯定不亚于汽车维修行。

孟庆虎：对，而且这个不是说未来，现在实际上已经发生了，今天我和东松教授聊的时候，他做结石手术机器人，他和我说他们现在最大的精力，卖出去后就是去维修。因为这个机器人完全自己开发的，不像通用工业机械臂，已经经历了二三十年考验，可靠性比较高。

他们这是自己原发的，每一个部件都是自己设计的，所以说他们送到医院以后，经常医生一用，这个地方有毛病，那个地方有毛病，所以大量精力花在维修上，将来人才方面是一个刚需。

王志东：而且维修这个东西不光是把东西像汽车一样换个零件。因为像汽车都是先走，不断地下载新的软件，不断更新。作为机器人来说，不是换新的齿轮，我们可以不断地在里面“更新”新的功能让它升级，这是一个非常新的方向。

孟庆虎：也是现在还没有，但是将来会火爆的一个行业。其他人还有没有补充？

宋锐：我补充一点，其实刚才王老师说得特别对，现在它是一个爆发式发展。我说一个数据，2014年的时候至少中国机器人行业渗透率是41个大类，大概100冒头的中类，现在2023年已经到了71个大类，几乎覆盖了主要的工业行业。机器人人口也是爆发式增长。十年以前全球只有30几万，再往前数十年全球只有几万。

去年全球已经达到了138万，接近140万，中国也达到了接近40万。所以从数量上来看和从成长模式来看，对人才需求量肯定也是爆发式增长，所以未来十年二十年可能会有更大系数的放大。

另外，随着现在机器人进入各行各业，还有机器人各种谱系逐渐完善，除了工业机器人之外，因为工业机器人发展了70年，今天大多数工业行业都已经占领了。后面服务机器人、专业服务机器人、个人服务机器人包括人形机器人的产品谱系不断完善，类型增多，需要一个立体化人才体系。包括从职业教育到本科教育到研究生博士的高层次人才，是一个立体化全方位需求，就补充这些。

孟庆虎：下面问一下赵老师，您是RoboCup中国委员会的委员，RoboCup有很多本科生在做竞赛。我的问题是作为一个本科生将来想服务于机器人行业，是本科就选机器人专业还是等到研究生再选机器人专业？本科选机器人专业的利和弊都有哪些？

赵明国：这个问题在我们这个过程中就经常发生，我们最初参加RoboCup比赛的想法是做研究。所以当时带了很多硕士博士组织一个队参加，大概20年前，2004、2005年的时候发现德国队或者其他很多队全部是本科生。我们经过一定思考以后转到本科生去做做试试，又发现他们换成二十个研究生在做。我觉得这个利和弊可能在很多阶段，经过多年发展我大概有些体会，一个竞赛带动一些发展，尤其对学生培养可能分成两大类，如果确实通过做研究来带动的，我觉得研究生是比较合适的。如果让一个学生产生兴趣、产生认知，进入到这个领域，这样的一个竞赛可能从本科生尤其低年级做比较合适。

我们最近成立了关于机器人的，相当于专业一样的，没敢尝试那么大，成立了一些方向性的培养，他们也希望动手，搞一些比赛，可能一年级类似于入门级比赛，甚至比如说如果能够把走迷宫循线这样的事情做好，对很多学生来说解决了动手能力，解决了编程，一些基本技能就比较好。到二年级以后就做一些更复杂的真正的机器人任务，带有一些规划、控制，甚至带有智能的东西。三年级以上可能就要更有挑战性一些，更有创造性，这样比较合适。

现在上来直接让一个一年级学生做有挑战性的事情，可能对他不是帮助。可能由于挑战过大，完全失去兴趣，但可能也会激发某些人的兴趣，我是觉得不同的人、不同的类型可能要给他更多的选择。

所以现在我们采取的方式就是你可以灵活的去选，但是这个时候应该有个导师帮助你完成选择。即使是这样，可能还是有很多人会选错，是这样的情况。

对于硕士、博士来讲，通过竞赛去做，要慎重的区分这个事情的本质，你要通过这个竞赛达成什么样的目的，对自己的帮助到底在什么地方。有些人只是通过开阔眼界，可能无所谓在哪个阶段，达到自己的需求就可以了。

孟庆虎：还是回到我那个问题，我们在招生宣传的时候，很多家长跟学生会问这个问题，我读机器人是不是本科就要读机器人专业，还是到研究生再读。如果做一个yes或者no的回答，您怎么认为？要不要本科就开始读机器人，家长、高中生在问这个问题。

赵明国：如果从学校招生角度当然是yes，但是从老师角度或者真正客观想这个问题，作为学生家长，因为我知道这个情况，比如我的孩子学，我估计是no。

孟庆虎：这就不对了，你一边是yes一边是no。

赵明国：是这样的，学校招生对一个系的发展，他希望更优秀的本科生到他这个系里来。

孟庆虎：你是从学校招生角度，这个必须有人学？

赵明国：对。

孟庆虎：不公平吧。

赵明国：机器人对很多同学来讲，因为他很难去区分专业，了解得这么彻底，到底ME是什么，doubleE是什么，计算机又是什么，或者里面更小的领域很难区分。

孟庆虎：这个问题我们再听听其他嘉宾。

费旭锋：孟教授我补充一下，前面四位教授都是培养学生的，我是唯一一个用人部门。从我们公司角度来看，我看我们公司有十多个研发人员，有机器人比赛的经验，这是后来我们发现有一个共识，能够找出一帮人当中有共同的特质就是打过机器人比赛。后来问他们为什么都打过机器人比赛，或者为什么好用的那帮做机器人的孩子都打过机器人比赛。

后来我们和人力资源部负责人沟通，我们把人分成分析能力强、实践能力强、创新能力强这三类。后来发现这类孩子的实践能力，动手能力，我们所说的敢干，或者做机器人叫手上功夫好特别重要。

再回到孟老师讲的是本科好还是研究生好还是博士好，对我们用人部门来讲，大部分是本科和研究生，但是还有今年的一个案例，我们有一个孩子是很一般的学校，山东的潍坊学院。那个孩子本科毕业破格录取了，后来我问人力资源部的人，包括我面试那个孩子，为什么录取他？他从大一开始就在潍坊学院自己搞了机器人社团，他是社团的发起人、负责人，做机器人比赛。这个孩子大概年初进来公司的，到现在八个月多的时间，我觉得非常棒，他比一般没做过比赛的，没做过机器人的孩子，在我们这个专业里好用很多。

所以回到孟教授的问题，坦率的讲，对用人部门来讲，他不太会分你是本科生还是研究生，更在意你过往的实践经验，你是不是干过这件事情。因为大部分用人企业不太有时间培养人，来了以后马上就能上手。

陈和平：我稍微补充一点，因为我总参加学校招生，所以接触高中生比较多，很多的高中生对机器人专业都很感兴趣，他们都想来学这个专业。另外刚才也提到，现在机器人市场发展很快，所以需求量很大，将来对机器人的人才需求也很大。所以我是觉得本科学习机器人专业是很有前景的。弊的话，我倒不觉得是一个弊端，机器人专业是一个多学科融合的专业，所以对本科生来说的话，你可能要学方方面面的知识，对本科生来说可能是一个挑战，如果愿意去迎接这个挑战，我想这是一个很好的本科生机器人专业。

王志东：我再补充一下，因为我们在日本的学校，招生的时候是从系开始招生，从一年级开始，所以我们建这个系的时候就定了一个方针，进来的人从一年级就开始上专业课，上一般的理论课也上专业课，所以从一年级开始就有机器人编程这种课。

综合起来，学生要学的东西很多，从机械设计、电气和programming，比起机械专科的学生来说，他学的没有这么深，比起电气的学生没有学的这么深，比起programming没有这么深，但是他要学很多。

但是我们学生毕业的时候很好找工作，他也可以去机器人这个行业，同时也可以去电气、去机械，去别的方面，但是别人会问你，你的机械设计没有真正的搞机械设计的设计的好，但是现在有一个很大的事，Candle能做很多材料分析，现在ChatGPT的内容、人工智能的内容已经可以把很多很深的东西设计了，你只要有一个很好的思维方式能够驱动这些工具，你在那个行业也可以有比较深的内容。所以作为我个人来讲，我是绝对的yes，而且5年以后更加yes。

孟庆虎：宋教授，问您一个问题，机器人领域硕士和博士的培养有何不同？

宋锐：孟老师对于这个问题是最有发言权的，培养了非常多的大人才，包括我也是您的学生，我就先简单讲一点我个人的想法，其实刚才那个问题我可以从本科讲起，现在机器人工程专业，我们说它从职业院校就有，从职业院校到普通的本科院校，一直到985院校等等一系列都有，我们在制定机器人工程专业的本科培养方案的时候，其实我们也很矛盾，国内做机器人的方向，要不然就是机械学科出身，要不然就是控制学科出身，现在越来越多计算机学科、信息学科出身。

其实就是王教授讲的，机器人是一个跨学科综合门类的课，我们在对它的课程体系进行设计的时候就很难以取舍，我们的学分就搞的很满。但是后来我们经过像其它学校的学习、专家论证，既然机器人工程本科专业，我们设了这个本科专业，还是要往后看，一方面我们说为社会输送合格的机器人人才，有创造力的人才之外，我们还是要往后看，既然做机器人，至少我们要把力学的基础，要把控制的基础，要把人工智能的基础给学生们打牢，为未来硕士和博士的培养提供一个比较好的底子，这是我们机器人工程本科专业培养的理念。

再说到硕士，现在的硕士生，当然今天这个会比较大，不能说的特别直接，但是我认为作为国内的一个普通的导师，我也非常堪忧。第一年很听话，上课。第二年很听话，做课题。从第二年的下半年开始就是各种面试，越优秀的学生，机会越多，越能干的学生，机会越多，今天告诉你去哪个大厂实习了，明天告诉你去哪个大厂又面试了，要待三个月的、六个月的。

说实话我们的硕士培养过程当中，从我们团队来讲，首先让他具备独立从事科研的基本能力，从认识一个关键技术问题或者科学问题开始到如何去查询查阅，学会哪些是自己做的，哪些是别人做的，哪些是可以用钱买到的，独立完成一个单元技术或者分系统的任务就OK了。

如果说他比较优秀的话，那么他发一些高水平的文章专利，我们也是鼓励的，现在我认为硕士这方面我们是这样做的，但博士就有一个相对比较完整的培养周期，更多的是在第一年、第二年的时候会交给他一个完整的课题方向，相对来说比较聚焦的一个方向，让他从这个方向的基本原理、前沿知识体系和前沿技术做系统化的梳理，然后利用两到三年的时间找到一个点钻进去，在这个方向上争取至少在我们机器人圈里的文章做一点有影响力的成果，可能是样机，可能是程序或者可能是知识产权的成果，最终他毕业的时候能够做到独立承担一个课题或者项目，初步具备这样的能力。

我个人认为这主要是硕士和博士培养目标的区别：

第一，单元技术，独立工作的能力。

第二，系统化的去完成一个科技开发任务从分析到协同到最终抓住核心产生成果的完整过程，这是我个人的观点。

孟庆虎：您刚才提硕士生后面一年基本上都是在找工作这个事，的确对培养方案有很大的影响，我们发现学生的精力已经不在做科研上了，而是到处去实习，然后找工作。

南科大我们系的政策是不允许，除非你的导师跟你要去实习的单位有科研合作，你作为科研合作参与的一份子，你可以去实习，纯粹为了找工作的目的去实习，一般不批准，批准也可以，你请事假，停发你的研究经费，然后你可以去，否则最后那一年基本上就干不了任何实质性的培训，都是天天找工作，递简历。

宋锐：是的，现在也都是严控这么一个口风。

孟庆虎：因为这的确不利，其他嘉宾还有没有补充，关于硕士和博士的培养有什么不同？没有的话，我们就问一下费总，费总是唯一的用人单位，机器人的人才培养这个环节能不能用人工智能给替代掉。

费旭锋：孟老师，我是卖机器人的，肯定不能替代，当然这是结论。坦率讲，目前人工智能还是基于大数据生成式的人工智能，跟机器人的本质还有太多的差异。

刚才几位教授也都提到了机器人的技术很综合，方方面面，机械电子软件、人工智能都包含，目前很难有一个技术来全面代替机器人进行教学，这是第一个。

第二个，机器人还有一个特点，我认为它有一个硬件载体，因为我们在全球30多个国家都有我们的用户，我们发现中国硬件的竞争力是越来越强，它不是越来越差，整体中国智能硬件的竞争力，包括我们这次整个国产芯片的替代都是走在全球前列的，所以我认为从产业的角度，硬件是咱们的基础。

第三个，机器人还有一个它的特点，所有教学培养过程都是在实践当中获得的知识、经验、技能，它并不是说我要背点什么就有用，反复调试是离不开硬件载体的，是离不开一个平台的，所以孟老师，我觉得蛮难替代。

孟庆虎：其它嘉宾，有没有什么补充？人才培养这个环节，人工智能起到什么作用？

陈和平：我很认同，人工智能不能够代替人进行培养，其实培养人才也是教育行业的一种，教育分两个方面，一个是知识的传递，你把知识传给学生，另外一个是对学生的指导。知识传递的话，有很多的知识实际上我们可以用人工智能这些方法把知识教给学生，但是指导学生不光是知识传递，比如老师把经验传递给学生，老师在指导学生的过程当中，比如说关心他的情感、生活，都会影响人才的培养，所以我觉得这方面人才培养的话，人工智能是没办法取代的。

孟庆虎：但是现在不是经常有人说，以后人工智能有了ChatGPT，常识性的东西大家都不要学了，直接就可以去问，这个你觉得对机器人人才的培养有没有影响？

陈和平：我觉得这还是知识层面的，知识层面的东西用ChatGPT，用这些人工智能是可以传给学生的。

王志东：我很赞同费总和陈老师的意见，从另外一个观点，孟老师现在问的这个问题和刚才那个其实是连在一块的，ChatGPT可以告诉你，你想知道的东西，但其实它告诉不了你，其实这些东西都已经在网上了，百度、谷歌所有的知识都有，但是为什么你还要上大学，你小孩还要上大学或者我们的学生通过跟我们讨论，不断的做出新的东西来。

不是你知道一个方程式就行了，而是你在什么情况下用什么东西，这个过程没有一定的知识水准，你不知道微积分，你不可能把运动综合起来，加速度、速度的关系，速度的连续性，你怎么控制，把它做到手不发抖，这些东西都是有一个过程，但是这些知识现在已经在网上了。

ChatGPT只是能够把这些知识稍微综合一下，用人话讲出来，用人话讲出来这个方面并不是很精确的，如果它能一次就把知识总结出来的话，它就不用Chat，它GPT就行了，它为什么要Chat，通过Chat把每一个人需要的不同内容不断的往他想去的方向给综合起来，所以这些知识的提供相当于做一个文学作品或者我们聊聊天，或者画一个画，它没有一个很明确的必须达到的目的。

但是作为一个教育，作为一个老师，特别是像孟老师能指点出这么多好高材的博士生，他是针对这个学生可能的发展方向，然后把他给提高起来，这个东西不光是把知识传输给他，同时让他能够对社会做贡献，因为我们的课题不是说让机器人知道一个动力学就行了，你要把你的知识怎么应用到一个系统里头，现在还没有的机器人系统或者有的机器人系统达到一个新的界面，做出一个讲的像人话的还达不到，可能5年、10年后，它讲的东西会更精确，但并不一定是你真正想要的东西，所以这个东西在教育上可以做一些基础的查询，你可以很快查询。

像我们现在做很多东西，英文翻译这些都可以，但是你要做一个很好的开放性课题，你还是要通过一些interaction和很有经验的老师、同学一起做才能达到这个东西。

孟庆虎：别的嘉宾还有补充吗，没有的话，我们就进入下一个非常有争议的话题。顶尖人才到底是培养的还是选拔的，我们这回从费总开始，如果是培养的，怎么培养，如果是选拔，怎么选拔？

费旭锋：我是2002年毕业的，我毕业22年了，我上大学的时候，我一直认为人才是培养出来的，等我创业以后发现很扯淡，人是培养不出来的，是选拔出来的，尤其这几年越来越坚定人是选拔出来的，甚至可以更极端一点，我们内部叫人才是竞争出来的。比如我看到很多公司规模不大，就几百号人，老在招校招生。这件事情我认为是对学生的不负责任。我认为大部分企业没有能力去培养一个刚毕业的孩子，除非像华为这样已经有一定基础。公司整个培训体系培养体系到一定程度，才有可能大部分的企业或者刚才孟老师讲的人才，我认为人才更是竞争出来，是血淋淋的刺刀见红的战场战斗出来的。

宋锐：我部分同意费总的观点，刚才前提孟老师说了顶尖人才，首先很大程度上真的是可遇不可求。我认为首先需要前期培养，要有非常好的生长土壤，至少获取知识阶段要有格局观，要能受良好的基础教育，然后一定会经历比较激烈的各种选拔，各种遴选，在竞争中体现出它的优势。

但是我认为除此之外还有更重要的就是人才的内生动力，否则你不会成为顶尖人才，你只会成长成别人希望你成为的人才。我们选拔出来的不管是教授、研究员还是各种称号，它是有一把尺子的，有一个标准的。说直接一点还是批量制造的东西，但是顶尖人才绝对不是批量制造，他一定是在激烈竞争当中站到高的平台上，并且在更激烈的竞争情况下通过内生动力取得，竞争到最后只能自己和自己竞争。所以我认为前期的培养，中间的竞争选拔，到最终真正成为顶尖人才还需要内生动力，来自自己的根源。

孟庆虎：自驱力是一个非常重要的因素，我们选拔的就是自驱力。

费旭锋：刚才您讲的自驱力其实是通过人PK出来的，很难说我培养你的自驱力。

赵明国：中国有句古话“师傅领进门，修行靠个人”，肯定是选拔和培养，这两个方面在人的发展过程中都很重要，但是对顶尖人才来讲，可能自身能力确实具备，把这两个分开的话，我觉得培养是一个底座，必须得有充足的培养营养输送给他，他这个环境才能长出来。

但是真正人才要想在营养下面长出来，肯定最关键是自驱以及他自身的奋斗精神，如果自身动力没有，我觉得没有用，就是出不来的。我自己感觉是这样，实践看下来的数据也跟这个也比较符合。

陈和平：我很赞同大家的观点，人才肯定是培养和选拔的结合。用中国这个典故千里马做个比方，我们知道这是千里马，因为他本身有这个天赋，没有这个天赋怎么培养也成为不了千里马。他有这个天赋是一个千里马，当然我们不培养，就放在那的话，他也不会成为千里马。

孟教授培养了很多顶尖人才，您肯定有更多的体会在这一方面。有的学生怎么培养就是培养不出来。当然我不是说那些学生不重要，刚才也说了机器人行业需要方方面面人才，各方面人才不能成为顶尖人才，但是有很多其他方面也可以去做。比如说设计，可以搞集成、测试、搞运维，这些方面都需要人才。所以我们不用担心无论是顶尖人才还是做一个普通工作，这样的人才也都是人才。

顶尖人才也不是局限于做最先进的科技，比如说现在人形机器人很热，搞人形机器人就是顶尖人才，搞其他的就不是，而是说机器人行业是方方面面的，各个方面都需要这些人才。所以我们不用担心，只要你进到机器人行业，你会发现你的潜力，所以你到孟教授门下肯定会成为顶尖人才。

王志东：大家已经把大致想法讲出来了，其实我也很赞同，特别是最后陈教授讲的内容。在我们想象顶尖人才的时候有几个方面。一个是孟教授手下高材生有很多在高校，现在也是在研究行业领先的，主办世界机器人最大的国际学会、最高的峰会里头，现在中国论文投稿数上升的非常多，Aspen late当然没有上升这么多，但是比伦敦上升了5%到10%左右，参会人数上升了120%，所以中国现在高学术水准的人才在世界里占的比例非常大，将来还会不断的增加，这是一个非常重要的方面。因为所有机器人没有各方面的以理论为基础的高科研方向来牵引，他不可能往前走。

为什么AI的DeepLearning这些东西能出来，都是有很多人做了很多工作，突然有一个思路，这个就可以引领整个行业一起往前走。我在日本教了很多学生，教的学生里面，日本学生比例比较大，他们里面很多人有不同的特点，有很多人特别喜欢做东西，我现在有个学生自己做了很多东西，他也不用我们去推荐，他也自己做机器人，机器人那个地方人不够，一定让他来帮忙。有些人很会动手，也很会做各方面的东西，做的很前端。

但是他自己并不是希望一定要写论文，所以在这个上面，机器人有很大的可能性。我们CUV创始人（去世了）也是很会做机器的这些东西，通过设计，通过各个系统方面，有很大的各种发展潜力，所以我们可以有很多不同的尺度来描述什么是顶尖人才。有一点是一定要有很强的自制力，不断往前走的人才能超过别人，这是我的感觉。

孟庆虎：实际上我非常同意费总刚才说的，我也认为顶尖人才一定是选拔的。我们对培养这个词有一点点误解，如果我们把培养拿来说文解字。培什么意思，培土，养是提供养分。怎么选拔，你得给他足够的土壤、足够的养分，然后让他竞争，然后你才能选拔。

如果你刚开始没有沃土，没有肥料，没有养分，他也跑不出来，即便他有这个自驱力，他还是会比别人好一点，但是不会好太多。所以培养实际上是提供环境，提供条件，最后能不能成才，这是竞争出来的，我是这样的观点，大家可以批判。

我们南科大电子系的本科生很少，一个系三个专业，一届不到100个人，所以我们本科生总共300多个，但是研究生硕士博士加起来有700，我们两个研究生可以抱着一个本科生走。

大家都知道南科大钱多，体现在什么地方，我们给本科生的承诺是，就怕你没想法，只要你有想法，一定不会因为钱而做不出来，所以说我们大力支持本科生，给他沃土、养分、环境，让他茁壮成长，最后你成长不出来，一定不是因为你环境不好或者你带的学生不够好，实际上就是自己的意志力、能力，最后发现出来是不一样的。

所以我觉得人才还是要选拔，但是你一定要给他培养的基础、环境和条件，否则你也不可能找出来。

我们还有5分钟，最后我们每个人用一句话总结一下机器人人才培养，我们应该怎么办？从王教授开始。

王志东：现在大家已经讲了很多，特别是刚才孟教授讲了培养和竞争有机的结合，机器人的人才培养上面，作为当老师的或者是在企业里头做引导的，一定要不断的让他们挑战新的技术，因为这个行业不断的从别的行业把新的技术融合进来，得到了很强的发展，给我们创造了很多新的东西，一定要让他们对新的东西，对自己行业外的东西有很大的兴趣，这是他们成长的一个很重要的方面，也是我们应该诱导的方向。

陈和平：我以前在ABB工作了很长时间，后来又到大学，所以我在ABB的时候看到机器人市场前景是非常广阔的，我到大学之后有很多的学生，我从来没有发现我的学生找不到工作的。

我想大家来到这儿，可能有很多学生，你们可能对机器人很感兴趣，我想鼓励大家一下，机器人行业很有前景，大胆往前走。

赵明国：机器人现在是前所未有的好时代，我自己的感受还是以任务为导向的，机器人到底要完成什么任务，根据这个任务你去组建各种学科的知识，组建团队，把各种能力锻炼起来，才能够把这个任务完成，也就比较完整的把自己培养出来，这是我想说的话。

宋锐：我特别同意刚才王教授的意见，培养机器人的人才一定要盯着最前沿的技术，同时我补充一点，作为机器人的本科、硕士、博士的培养，一定要注重交叉学科，就是我们的学生应该能有更宽广的学科视野，只有在这个基础上才有可能拿出更加优秀的创新成果出来。

费旭锋：大到一个国家，一个城市，小到一所学校，一个科研小组，一个班级，我们需要有一个公平选拔人才的机制，培养人的氛围。最后一句话是机器人应该从娃娃抓起。

孟庆虎：非常感谢各位嘉宾，也感谢我们在座的各位听众。第二篇章就到此结束，谢谢大家！

（本文根据录音整理）